JP7076627B2 - Image processing equipment and thermal image generation systems, as well as programs and recording media - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理装置及び熱画像生成システムに関する。本発明はまた、プログラム及び記録媒体に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus and a thermal image generation system. The present invention also relates to programs and recording media.
一般的な熱型赤外線固体撮像素子(以下、熱画像センサーと言う)は、被写体が放射する赤外線を映像化するものであり、被写体が放射する赤外線はレンズにより集光されて撮像素子上に結像し、撮像素子で赤外線を吸収することにより生じる温度上昇の差が画像の濃淡となる。 A general thermal infrared solid-state image sensor (hereinafter referred to as a thermal image sensor) visualizes infrared rays emitted by a subject, and the infrared rays emitted by the subject are collected by a lens and combined on the image sensor. The difference in temperature rise caused by the image and the absorption of infrared rays by the image sensor is the shade of the image.
熱情報を取得可能な熱画像センサーは可視カメラでは取得できない情報を取得することが可能である。しかし、安価な小型熱画像センサーの場合には画像の解像度、コントラスト、輪郭の鮮明度、SN比が小さい。一方で、大型の熱画像センサーは高価格である。低価格の熱画像センサーを用いて、且つ画像処理により画質を向上させることが望まれる。 A thermal image sensor that can acquire thermal information can acquire information that cannot be acquired by a visible camera. However, in the case of an inexpensive small thermal image sensor, the image resolution, contrast, contour sharpness, and signal-to-noise ratio are small. On the other hand, large thermal image sensors are expensive. It is desired to improve the image quality by using a low-priced thermal image sensor and by image processing.
熱画像(赤外光による撮影で得られた画像)に対し鮮明化処理を行う方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。 A method of sharpening a thermal image (an image obtained by photographing with infrared light) has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
特許文献1の手法は、安価な小型の熱画像センサーの場合、SN比の不足から、鮮明化処理を行った場合にノイズ増幅が生じ視認性が低下する課題がある。
In the case of an inexpensive small thermal image sensor, the method of
この発明は、上記の様な課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、鮮明で且つSN比が高い熱画像を生成することを可能にすることにある。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to make it possible to generate a thermal image that is clear and has a high signal-to-noise ratio.
本発明の一つの態様の画像処理装置は、
背景画像生成部と画像補正部とを有し、
前記背景画像生成部は、
熱画像センサーが同じ視野での撮像で取得した複数フレームの第1熱画像又は前記第1熱画像から生成した複数フレームのソート画像を明るさの順に並べたときに中央に位置する中間画像を特定し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像の各々につき明るさの指標となる特徴量を算出し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像のうち、前記中間画像との前記特徴量の差が、予め定められた差分閾値よりも小さい、複数フレームの第1熱画像又はソート画像をフレーム方向に平均化して平均画像を生成し、
前記平均画像を鮮明化した後、骨格成分を抽出することで得られた骨格画像を記憶装置に記憶させ、
前記画像補正部は、
前記熱画像センサーが、前記第1熱画像と同じ視野での撮像で取得した第2熱画像に対して、前記記憶装置に記憶された前記骨格画像を用いて補正を行うことで、補正熱画像を生成する。The image processing apparatus according to one aspect of the present invention is
It has a background image generation unit and an image correction unit.
The background image generation unit is
Identify the intermediate image located in the center when the multi-frame first thermal image acquired by the thermal image sensor in the same field of view or the multi-frame sorted images generated from the first thermal image are arranged in order of brightness. death,
A feature amount that is an index of brightness is calculated for each of the first thermal image and the sorted image.
Of the first thermal image or the sorted image, a plurality of frames of the first thermal image or the sorted image in which the difference in the feature amount from the intermediate image is smaller than a predetermined difference threshold are averaged in the frame direction. To generate an average image,
After sharpening the average image, the skeleton image obtained by extracting the skeleton component is stored in a storage device.
The image correction unit is
The thermal image sensor corrects the second thermal image acquired by imaging in the same field as the first thermal image by using the skeleton image stored in the storage device to correct the thermal image. To generate.
本発明の他の態様の画像処理装置は、
背景画像生成部と画像補正部とを有し、
前記背景画像生成部は、
熱画像センサーが同じ視野での撮像で取得した複数フレームの第1熱画像又は前記第1熱画像から生成した複数フレームのソート画像を明るさの順に並べたときに中央に位置する中間画像を特定し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像の各々につき明るさの指標となる特徴量を算出し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像のうち、前記中間画像との前記特徴量の差が、予め定められた差分閾値よりも小さい、複数フレームの第1熱画像又はソート画像をフレーム方向に平均化して平均画像を生成し、
前記平均画像を鮮明化することで得られた鮮明化画像を記憶装置に記憶させ、
前記画像補正部は、
前記熱画像センサーが、前記第1熱画像と同じ視野での撮像で取得した第2熱画像に対して、前記記憶装置に記憶された前記鮮明化画像から骨格成分を抽出することで得られた骨格画像を用いて補正を行うことで、補正熱画像を生成する。The image processing apparatus of another aspect of the present invention is
It has a background image generation unit and an image correction unit.
The background image generation unit is
Identify the intermediate image located in the center when the multi-frame first thermal image acquired by the thermal image sensor in the same field of view or the multi-frame sorted images generated from the first thermal image are arranged in order of brightness. death,
A feature amount that is an index of brightness is calculated for each of the first thermal image and the sorted image.
Of the first thermal image or the sorted image, a plurality of frames of the first thermal image or the sorted image in which the difference in the feature amount from the intermediate image is smaller than a predetermined difference threshold are averaged in the frame direction. To generate an average image,
The sharpened image obtained by sharpening the average image is stored in a storage device, and the sharpened image is stored in a storage device.
The image correction unit is
The thermal image sensor was obtained by extracting a skeletal component from the sharpened image stored in the storage device with respect to the second thermal image acquired by imaging in the same field as the first thermal image. A corrected thermal image is generated by performing correction using a skeleton image.
本発明によれば、鮮明で且つSN比の高い熱画像を生成することができる。 According to the present invention, it is possible to generate a thermal image that is clear and has a high signal-to-noise ratio.
実施の形態1.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図1は、本発明の実施の形態1の画像処理装置を備える熱画像生成システムの概略構成を示す。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a schematic configuration of a thermal image generation system including the image processing apparatus according to the first embodiment of the present invention.
図1に示す赤外線生成システムは、熱画像センサー1と、画像処理装置2と、記憶装置3と、表示端末4とを備える。
The infrared generation system shown in FIG. 1 includes a
熱画像センサー1は、被写体から放射された赤外線を検出して、被写体の温度分布を示す熱画像を生成する。ここで言う赤外線は、例えば波長8μm~12μmの電磁波である。熱画像センサー1は、一次元又は二次元状に配置された複数の赤外線検出素子を有する。各赤外線検出素子から出力される信号は、熱画像の画素の値(画素値)を表すものである。
The
赤外線検出素子としては、例えば焦電素子を用いることができる。代わりに、ゼーベック効果を生じさせる熱電対を接続したサーモパイル型の赤外線検出素子、温度上昇による抵抗値の変化を利用したボロメータ型の赤外線検出素子等を用いることもできる。 As the infrared detection element, for example, a pyroelectric element can be used. Alternatively, a thermopile-type infrared detection element connected to a thermocouple that causes the Zeebeck effect, a bolometer-type infrared detection element that utilizes a change in resistance value due to a temperature rise, or the like can also be used.
なお、赤外線検出素子についてはこれらに限定されるべきものでなく、赤外線を検出できるものであればその種類は問わない。 The infrared detection element is not limited to these, and any type of infrared detection element can be used as long as it can detect infrared rays.
図2は、実施の形態1の画像処理装置2の機能ブロック図である。
図示の画像処理装置2は、背景画像生成部21と、画像補正部22とを有する。FIG. 2 is a functional block diagram of the
The illustrated
背景画像生成部21は、熱画像センサー1から出力される複数フレームの熱画像に基づいて背景画像を生成する。
背景画像の生成に用いられる複数フレームの熱画像は、熱画像センサー1が同じ視野での撮像を繰り返すことで取得したものである。The background
The multi-frame thermal image used to generate the background image is acquired by the
背景画像生成部21は、上記の複数フレームの熱画像の同じ位置の画素について画素値の大きさの順位を特定し、各々同じ順位の画素の集合により構成される複数フレームのソート画像を生成する。
背景画像生成部21はさらに、画素値の大きさの順に並べたときに中央に位置する画素、即ち、中間の順位の画素の集合により構成されるソート画像を中間画像と特定する。
このようにして特定される中間画像は、中間順位の画素の集合により構成されるものであるので、複数フレームのソート画像Dcを明るさの順に並べたときに中央に位置するものとなる。The background
The background
Since the intermediate image specified in this way is composed of a set of pixels having an intermediate rank, it is located at the center when the sorted images Dc of a plurality of frames are arranged in the order of brightness.
背景画像生成部21はさらに、複数フレームのソート画像の各々について特徴量を算出し、中間画像との特徴量の差が、予め定められた閾値(差分閾値)FDtよりも小さい、複数のソート画像をフレーム方向に平均化して平均画像を生成する。
背景画像生成部21は、平均画像を鮮明化した後、骨格成分を抽出することで骨格画像Dgを生成し、生成した骨格画像Dgを背景画像として記憶装置3に記憶させる。The background
The background
背景画像の生成に用いられた複数フレームの熱画像の各々を第1熱画像と言い、符号Din1で表す。 Each of the plurality of frames of the thermal image used to generate the background image is referred to as a first thermal image and is represented by the reference numeral Din1.
画像補正部22は、熱画像センサー1から出力される、第1熱画像Din1と同じ視野での撮像で得られた第2熱画像Din2に対して、記憶装置3に記憶された骨格画像Dgを重畳することで補正熱画像Doutを生成する。補正熱画像Doutは、第2熱画像Din2に対して鮮明化されSN比が改善されたものである。
The
背景画像生成部21は、温度ソート部211と、特徴量算出部212と、解析部213と、平均画像生成部214と、鮮明化部215と、骨格成分抽出部216とを有する。
The background
温度ソート部211は、複数フレーム、例えばNフレーム(Nは2以上の整数)の第1熱画像Din1の同じ位置の画素を互いに比較して画素値の大きさの順に並べて順位を特定する。順に並べる際は画素値の大きい順(降順)で並べても良く、小さい順(昇順)に並べても良い。
温度ソート部211はさらに、各々同じ順位の画素の集合により構成される複数フレームのソート画像Dcを生成する。
即ち、順位がn(nは1~Nのいずれか)である画素の集合によりn番目のソート画像Dcが構成される。The
The
That is, the nth sorted image Dc is composed of a set of pixels having an order of n (n is any one of 1 to N).
温度ソート部211はさらに、画素値の大きさの順に並べたときに中央に位置する画素、即ち中間の順位の画素の集合により構成されるソート画像Dcを中間画像Ddと特定する。
The
温度ソート部211は、生成した複数のソート画像Dcを、それぞれの順位を示す情報Sdcとともに出力する。
温度ソート部211はさらに、中間画像Ddを特定する情報IDdを出力する。The
The
特徴量算出部212は、複数フレームのソート画像Dcの各々につき、明るさの指標となる特徴量Qfを算出する。特徴量Qfとしては、各フレームのソート画像の画素値の平均値、画素値の中間値、画素値の最大値又は画素値の最小値が算出される。
The feature
解析部213は、特徴量算出部212からそれぞれのソート画像の特徴量Qfを受け、温度ソート部211から中間画像Ddを特定する情報IDdを受け、高温境界フレームFu及び低温境界フレームFlを特定する。
The
解析部213は、中間画像Ddよりも特徴量が大きくかつ中間画像Ddとの特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDtよりも小さいソート画像のうちの、特徴量が最も大きい画像を高温境界フレームFuと特定する。
中間画像Ddよりも特徴量が大きくかつ特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDt以上であるソート画像が存在しない場合には、ソート画像のうちの特徴量が最も大きい画像が高温境界フレームFuと特定される。The
If there is no sorted image that has a larger feature amount than the intermediate image Dd and the difference (absolute value) of the feature amount is equal to or greater than the difference threshold FDt, the image with the largest feature amount among the sorted images is the high temperature boundary frame Fu. Is specified.
解析部213はさらに、中間画像Ddよりも特徴量が小さくかつ中間画像Ddとの特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDtよりも小さいソート画像のうちの、特徴量が最も小さい画像を低温境界フレームFlと特定する。
中間画像Ddよりも特徴量が小さくかつ特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDt以上であるソート画像が存在しない場合には、ソート画像のうちの特徴量が最も小さい画像が低温境界フレームFlと特定される。The
If there is no sorted image whose feature amount is smaller than the intermediate image Dd and the difference (absolute value) of the feature amount is equal to or greater than the difference threshold FDt, the image with the smallest feature amount among the sorted images is the low temperature boundary frame Fl. Is specified.
解析部213は、高温境界フレームFuを特定する情報IFu及び低温境界フレームFlを特定する情報IFlを出力する。
The
差分閾値FDtは、記憶装置3に記憶されていても良く、図示しないパラメータメモリに記憶されていても良い。
The difference threshold FDt may be stored in the
平均画像生成部214は、温度ソート部211から、ソート画像Dcとともにそれぞれのソート画像の順位を示す情報Sdcを受け、解析部213から、高温境界フレームFuを特定する情報IFu及び低温境界フレームFlを特定する情報IFlを受け、平均画像Deを生成する。
The average
平均画像生成部214は、複数フレームのソート画像Dcのうち、高温境界フレームFuから低温境界フレームFlまでのフレーム(高温境界フレームFu及び低温境界フレームFlを含む)の画像の画素値をフレーム方向で平均して平均画像Deを生成する。「フレーム方向で平均する」とは、複数のフレームの画像のうち、同じ位置の画素の画素値を平均することを意味する。
The average
平均画像Deの生成に当たり、高温境界フレームFuの特徴量よりも大きい特徴量のフレームと、低温境界フレームFlの特徴量よりも小さい特徴量のフレームとを除外することで、平均画像が、非定常的に現れる被写体、特に熱源(高温の物体)又は低温の物体による影響を受けないようにすることができる。ここで言う非定常的に現れる被写体には人が含まれる。 In generating the average image De, the average image is unsteady by excluding the frame having the feature amount larger than the feature amount of the high temperature boundary frame Fu and the frame having the feature amount smaller than the feature amount of the low temperature boundary frame Fl. It is possible to prevent the influence of a subject appearing on the surface, particularly a heat source (high temperature object) or a low temperature object. The subjects that appear non-stationarily here include people.
鮮明化部215は、平均画像Deを鮮明化して鮮明化画像Dfを生成する。
鮮明化部215における鮮明化の手法としては、ヒストグラム均等化、レティネックス方式などが挙げられる。The sharpening
Examples of the sharpening method in the sharpening
ヒストグラム均等化により鮮明化を行う鮮明化部215の構成例を図3(a)に示す。図3(a)に示される鮮明化部215は、ヒストグラム均等化部2151により構成されている。
ヒストグラム均等化部2151は、平均画像Deに対しヒストグラム均等化を行う。ヒストグラム均等化は、画像全体の画素値の分布を算出し、画素値の分布が所望の形状の分布になるよう、画素値の変換を行う処理である。
ヒストグラム均等化は、コントラストを制限した適応ヒストグラム均等化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)であっても良い。FIG. 3A shows a configuration example of the sharpening
Histogram equalization may be contrast limited adaptive Histogram Equalization.
レティネックス方式により鮮明化を行う鮮明化部215の構成例を図3(b)に示す。
図3(b)に示される鮮明化部215は、フィルター分離部2152と、調整部2153、2154と、合成部2155とを有する。FIG. 3 (b) shows a configuration example of the sharpening
The sharpening
フィルター分離部2152は、入力された平均画像Deを低周波成分Delと高周波成分Dehへ分離する。
調整部2153は、低周波成分Delに第1のゲインを乗算して画素値の大きさを調整する。
調整部2154は、高周波成分Dehに、第2のゲインを乗算して画素値の大きさを調整する。上記第2のゲインは上記第1のゲインよりも大きい。
合成部2155は、調整部2153、2154の出力を合成する。合成の結果得られる画像は、高周波成分が強められたものとなる。The
The
The
The
骨格成分抽出部216は、鮮明化部215から出力された鮮明化画像Dfから骨格成分を抽出し、抽出した骨格成分から成る骨格画像Dgを生成する。
骨格成分とは、画像の大局的構造を表す成分であり、画像中のエッジ成分及び平坦成分(緩やかに変化する成分)を含む。骨格成分の抽出には、例えば全変分ノルム最小化法を用いることができる。The skeleton
The skeleton component is a component representing the global structure of an image, and includes an edge component and a flat component (a slowly changing component) in the image. For the extraction of the skeletal component, for example, the total variational norm minimization method can be used.
背景画像生成部21は、骨格画像Dgを背景画像として、記憶装置3に送信し、記憶させる。
The background
画像補正部22は、熱画像センサー1から出力される第2熱画像Din2に対して、記憶装置3に記憶された骨格画像Dgを用いて補正を行い、補正熱画像Doutを生成して出力する。
上記のように、第2熱画像Din2は、第1熱画像Din1と同じ視野での撮像で得られたものである。第2熱画像Din2は、第1熱画像Din1と異なる撮像時刻における撮像で得られたものであっても良く、第1熱画像Din1のうちの1フレームの画像を第2熱画像として用いても良い。The
As described above, the second thermal image Din2 is obtained by imaging in the same field of view as the first thermal image Din1. The second thermal image Din2 may be obtained by imaging at a different imaging time from the first thermal image Din1, or an image of one frame of the first thermal image Din1 may be used as the second thermal image. good.
図2の例では、画像補正部22は、重畳部221を有する。
重畳部221は、第2熱画像Din2に対して、骨格画像Dgを重畳することで、補正熱画像Doutを生成する。重畳は例えば加重加算により行われる。
骨格画像Dgの成分がより鮮明となるよう、骨格画像Dgの加算時に、骨格画像Dgに対してゲインを乗算しても良い。In the example of FIG. 2, the
The superimposing
When adding the skeleton image Dg, the gain may be multiplied by the skeleton image Dg so that the components of the skeleton image Dg become clearer.
このような加重加算は下記の式(1)で表される。
PDout=PDin2+PDg×g 式(1)
式(1)で、
PDin2は、第2熱画像Din2の画素値、
PDgは、骨格画像Dgの画素値、
gは、骨格画像Dgに対するゲイン、
PDoutは、補正熱画像Doutの画素値である。Such weighted addition is expressed by the following equation (1).
P Dout = P Din2 + P Dg × g formula (1)
In equation (1)
P Din2 is the pixel value of the second thermal image Din2,
P Dg is the pixel value of the skeleton image Dg,
g is the gain for the skeleton image Dg,
P Dout is a pixel value of the corrected thermal image Dout.
以上が、実施の形態1に係る画像処理装置の動作の説明である。
実施の形態1の画像処理装置では、複数フレームの第1熱画像からノイズが少なくコントラストが高い骨格画像を生成して背景画像として記憶させておき、記憶された骨格画像を第2熱画像と合成するので、SN比が高く、時間解像度の高い熱画像を生成することができる。The above is a description of the operation of the image processing apparatus according to the first embodiment.
In the image processing apparatus of the first embodiment, a skeletal image with less noise and high contrast is generated from the first thermal image of a plurality of frames and stored as a background image, and the stored skeletal image is combined with the second thermal image. Therefore, it is possible to generate a thermal image having a high SN ratio and a high time resolution.
また、平均画像をそのまま背景画像として用いるのではなく、平均画像の骨格成分のみを抽出して背景画像として記憶させ、第2熱画像に加算することで、第2熱画像の温度情報を保存しつつ、背景構造の情報を付加することができる。 Further, instead of using the average image as it is as a background image, only the skeleton component of the average image is extracted and stored as a background image, and the temperature information of the second thermal image is saved by adding it to the second thermal image. At the same time, information on the background structure can be added.
また、背景画像の生成に当たり、中間画像Ddとの特徴量の差が差分閾値FDt以上であるフレームの熱画像を除外することで、背景画像に、非定常的に現れる被写体、特に熱源(高温の物体)又は低温の物体による影響を与えないようにすることができる。 Further, in generating the background image, by excluding the thermal image of the frame in which the difference in the feature amount from the intermediate image Dd is equal to or larger than the difference threshold FDt, the subject appearing unsteadily in the background image, particularly the heat source (high temperature). It can be prevented from being affected by an object) or a cold object.
実施の形態2.
図4は、本発明の実施の形態2の画像処理装置2aの機能ブロック図である。
図4に示される画像処理装置2aは、図2の画像処理装置2と概して同じであるが、背景画像生成部21及び画像補正部22の代わりに、背景画像生成部21b及び画像補正部22bを備える。
背景画像生成部21bは、背景画像生成部21と概して同じであるが、閾値生成部217を備える。
画像補正部22bは、画像補正部22と概して同じであるが、重み決定部222を備える。
FIG. 4 is a functional block diagram of the image processing device 2a according to the second embodiment of the present invention.
The image processing device 2a shown in FIG. 4 is generally the same as the
The background
The
閾値生成部217は、重み決定用閾値Thを生成して閾値Thを記憶装置3へ送信して記憶させる。閾値生成部217は、例えば、平均画像生成部214から出力される平均画像Deの画素値の平均値又は中間値を求め、算出した平均値又は中間値に基づいて閾値Thを定める。平均画像Deの画素値の平均値又は中間値とは、平均画像Deの全体、又は主要部分に位置する画素の画素値の平均値又は中間値を意味する。
閾値Thを上記の平均値又は中間値に対してどのような関係を有するものとするかは、経験或いは実験(シミュレーション)に基づいて定められる。The threshold
The relationship between the threshold value Th and the above average value or the intermediate value is determined based on experience or experiment (simulation).
閾値Thを上記の平均値又は中間値よりも高い値に定めても良い。この場合、上記の平均値又は中間値に差分閾値FDtを加算した値を閾値Thと定めても良い。そのようにする場合には、差分閾値FDtが閾値生成部217にも通知される。
閾値生成部217は、生成した閾値Thを記憶装置3へ送信して記憶させる。The threshold value Th may be set to a value higher than the above average value or the intermediate value. In this case, the value obtained by adding the difference threshold value FDt to the above average value or the intermediate value may be defined as the threshold value Th. In such a case, the difference threshold FDt is also notified to the
The threshold
重み決定部222は、記憶装置3に記憶されている閾値Thに基づいて重みテーブルを作成し、作成した重みテーブルを参照し、第2熱画像Din2の画素値に基づいて、合成重みwを生成する。
重み決定部222が閾値Thに基づいて作成する重みテーブルの例を図5(a)及び(b)に示す。The
Examples of the weight table created by the
図5(a)及び(b)に示される例では、第2熱画像Din2の画素値PDin2が0から閾値Thまでの範囲では、合成重みwが1に保たれ、画素値PDin2が閾値Thよりも大きい範囲では、画素値PDin2の増加に伴い合成重みwが次第に小さくなる。In the examples shown in FIGS. 5A and 5B, in the range where the pixel value P Din2 of the second thermal image Din2 is from 0 to the threshold value Th, the combined weight w is kept at 1 and the pixel value P Din2 is the threshold value. In a range larger than Th, the combined weight w gradually decreases as the pixel value P Din 2 increases.
図5(a)又は(b)に示される重みテーブルを用いることにより、第2熱画像Din2の画素値が閾値Thよりも高い場合に限り、骨格画像Dgの加重加算の割合を小さくすることができる。 By using the weighting table shown in FIGS. 5A or 5B, the weighted addition rate of the skeleton image Dg can be reduced only when the pixel value of the second thermal image Din2 is higher than the threshold value Th. can.
上記の例では、重み決定部222が閾値Thを用いて重みテーブルを作成するが、閾値Thを用いることなく、重みテーブルの作成を行なっても良い。閾値Thを用いることなく作成される重みテーブルの例を図5(c)及び(d)に示す。
図5(c)及び(d)に示される例では、第2熱画像Din2の画素値PDin2が0のとき、合成重みwが1であり、画素値PDin2が増加するに従い、合成重みwが次第に小さくなる。このような重みテーブルであっても、画素値PDin2が大きい範囲では、骨格画像Dgの加算割合を減らすことができる。In the above example, the
In the examples shown in FIGS. 5 (c) and 5 (d), when the pixel value P Din2 of the second thermal image Din2 is 0, the combined weight w is 1, and as the pixel value P Din2 increases, the combined weight w Gradually becomes smaller. Even in such a weight table, the addition ratio of the skeleton image Dg can be reduced in the range where the pixel value P Din 2 is large.
以上要するに、重みテーブルは、第2熱画像Din2の画素値が大きくなるほど、合成重みwが小さくなるものであれば良い。 In short, the weight table may be such that the composite weight w becomes smaller as the pixel value of the second thermal image Din2 becomes larger.
図5(c)又は(d)に示される重みテーブルを作成する場合、背景画像生成部21aは、閾値生成部217を備える必要がなく(従って、図2の背景画像生成部21と同じであって良く)、重み決定部222は、記憶装置3から閾値Thを読み出す必要がない。
When creating the weight table shown in FIGS. 5 (c) or 5 (d), the background image generation unit 21a does not need to include the threshold value generation unit 217 (hence, it is the same as the background
実施の形態3.
図6は、本発明の実施の形態3の画像処理装置2cの機能ブロック図である。
図6に示される画像処理装置2cは、図2の画像処理装置2と概して同じであるが、背景画像生成部21及び画像補正部22の代わりに、背景画像生成部21c及び画像補正部22cを備える。
背景画像生成部21cは、図2の背景画像生成部21と概して同じであるが、図2の骨格成分抽出部216を備えず、鮮明化部215から出力される鮮明化画像Dfを、背景画像として記憶装置3に記憶させる。
FIG. 6 is a functional block diagram of the
The
The background
画像補正部22cは、記憶装置3に記憶されている鮮明化画像Dfを読み出して、骨格成分を抽出することで骨格画像Dgを生成し、第2熱画像Din2を骨格画像Dgを用いて補正する。
即ち、図6に示される画像処理装置2cでは、骨格成分の抽出が背景画像生成部ではなく、画像補正部で行われる。The
That is, in the
具体的には、画像補正部22cは、骨格成分抽出部223と、重畳部221とを有する。
骨格成分抽出部223は、記憶装置3に記憶されている鮮明化画像Dfを読み出して、骨格成分を抽出することで骨格画像Dgを生成する。
重畳部221は、骨格画像Dgを第2熱画像Din2に重畳することで、第2熱画像Din2を補正し、補正熱画像Doutを生成する。Specifically, the
The skeleton
The superimposing
図6に示される構成の場合、鮮明化画像Dfを記憶装置3から読み出して表示させることで、鮮明化画像Dfに熱源が含まれているか否かの判定を容易に行うことができる。
In the case of the configuration shown in FIG. 6, by reading the sharpened image Df from the
実施の形態4.
図7は、本発明の実施の形態3の画像処理装置2dの機能ブロック図である。
図7に示される画像処理装置2dは、図4の画像処理装置2bと概して同じであるが、背景画像生成部21b及び画像補正部22bの代わりに、背景画像生成部21d及び画像補正部22dを備える。
背景画像生成部21dは、背景画像生成部21bと概して同じであるが、閾値生成部217の代わりに、閾値生成部217dを備える。
FIG. 7 is a functional block diagram of the
The
The background
閾値生成部217dは、平均画像生成部214から出力される平均画像Deの画素値の平均値又は中間値を求め、算出した平均値又は中間値に基づいて、重み決定用閾値Thのほか、画像分割用の高温閾値Tu及び低温閾値Tlを生成し、生成した閾値Th、Tu及びTlを記憶装置3へ送信して記憶させる。
The
高温閾値Tu及び低温閾値Tlは画像の分割に用いられる。
高温閾値Tuは、平均画像Deの画素値の平均値又は中間値に差分閾値FDtを加算することで求められる。
低温閾値Tlは、平均画像Deの画素値の平均値又は中間値から差分閾値FDtを減算することで求められる。The high temperature threshold value Tu and the low temperature threshold value Tl are used for image division.
The high temperature threshold value Tu is obtained by adding the difference threshold value FDt to the average value or the intermediate value of the pixel values of the average image De.
The low temperature threshold value Tl is obtained by subtracting the difference threshold value FDt from the average value or the intermediate value of the pixel values of the average image De.
上記のようにして高温閾値Tuを生成する場合、重み決定用閾値Thは、高温閾値Tuと同じであっても良い。 When the high temperature threshold value Tu is generated as described above, the weight determination threshold value Th may be the same as the high temperature threshold value Tu.
画像補正部22dは、記憶装置3から読み出した高温閾値Tu及び低温閾値Tlを用いて第2熱画像Din2を高温領域、中間温領域、及び低温領域に分割し、それぞれの領域に対して着色を行い合成することでカラー画像Dhを生成し、カラー画像Dhと、記憶装置3から取り出した骨格画像Dgとを合成することで補正熱画像Doutを生成して出力する。
この場合の補正熱画像Doutは各部の温度に応じて着色されたカラー画像である。
画像補正部22dは、重み決定部222と、着色部224と、重畳部221dとを有する。The
The corrected thermal image Dout in this case is a color image colored according to the temperature of each part.
The
重み決定部222は、図4の構成に関して説明したように重みテーブルの作成及び重みの決定を行う。
図5(a)又は(b)に示される重みテーブルを作成する場合には、閾値Thを用いる必要がある。上記のように、閾値Thは、高温閾値Tuと同じであっても良い。その場合には、記憶装置3に記憶されている高温閾値Tuを読み出して、閾値Thとして重みテーブルの作成に利用することができる。The
When creating the weight table shown in FIG. 5A or FIG. 5B, it is necessary to use the threshold value Th. As described above, the threshold Th may be the same as the high temperature threshold Tu. In that case, the high temperature threshold value Tu stored in the
図5(a)又は(b)に示される重みテーブルを作成する場合、第2熱画像Din2の画素値が閾値Thよりも高い場合に限り、骨格画像Dgの加重加算の割合を小さくすることができる。閾値Thを高温閾値Tuと同じとした場合、第2熱画像Din2の画素値PDin2が高温領域に属するものである場合に限り、骨格画像Dgの加算の割合を小さくすることができる。When creating the weight table shown in FIGS. 5A or 5B, the weighted addition ratio of the skeleton image Dg can be reduced only when the pixel value of the second thermal image Din2 is higher than the threshold value Th. can. When the threshold value Th is the same as the high temperature threshold value Tu, the rate of addition of the skeleton image Dg can be reduced only when the pixel value P Din2 of the second thermal image Din2 belongs to the high temperature region.
図4の構成に関して述べたように、重みテーブルは、図5(c)又は(d)に示されるものであっても良い。
要するに、重みテーブルは、第2熱画像Din2の画素値が大きくなるほど、合成重みwが小さくなるものであれば良い。As described with respect to the configuration of FIG. 4, the weight table may be that shown in FIGS. 5 (c) or 5 (d).
In short, the weight table may be such that the composite weight w becomes smaller as the pixel value of the second thermal image Din2 becomes larger.
着色部224は、図8及び図9に示すように、高温閾値Tu及び低温閾値Tlを用いて第2熱画像Din2を高温領域、中間温領域、及び低温領域に分割し、それぞれの領域に対して着色を行い、着色された画像を合成することでカラー画像Dhを生成する。カラー画像Dhは例えば、赤(R)、緑(G)、青(B)の信号で表される。
As shown in FIGS. 8 and 9, the
即ち、第2熱画像Din2の各画素は、その画素値が高温閾値Tuよりも大きければ高温領域に属するものと判定され、その画素値が高温閾値Tu以下であり、低温閾値Tl以上であれば、中間温領域に属するものと判定され、その画素値が低温閾値Tlよりも小さければ、低温領域に属するものと判定される。
図8に示す例では、街路灯の発光部101、自動車103、人105を構成する画素は、高温領域に属するものと判定され、道路の路面標識107を構成する画素は、中間温領域に属するものと判定され、街路灯の支柱109を構成する画素は、低温領域に属するものと判定されている。That is, each pixel of the second thermal image Din2 is determined to belong to the high temperature region if its pixel value is larger than the high temperature threshold value Tu, and if the pixel value is equal to or less than the high temperature threshold value Tu and equal to or higher than the low temperature threshold value Tl. , It is determined that it belongs to the intermediate temperature region, and if the pixel value is smaller than the low temperature threshold value Tl, it is determined that it belongs to the low temperature region.
In the example shown in FIG. 8, the pixels constituting the
着色部224は、高温領域、中間温領域、及び低温領域に互いに異なる範囲、即ち第1、第2及び第3の範囲の色を割り当て、各領域において、当該領域に割り当てられた範囲の色のうち、各画素に対して画素値に応じた色を割り当てる。
その際、高温領域、中間温領域、及び低温領域相互間の境界部分においては、色の変化が連続するように高温領域、中間温領域、及び低温領域に対する上記の色の割り当て及び画素値に応じた色の割り当てを行うのが望ましい。The
At that time, in the boundary portion between the high temperature region, the intermediate temperature region, and the low temperature region, the above color assignment and the pixel value to the high temperature region, the intermediate temperature region, and the low temperature region are applied so that the color change is continuous. It is desirable to assign different colors.
例えば、図9に示すように、高温領域には赤を中心とする色相範囲(例えばマゼンタの中心(色相方向の中心)からイエローの中心まで)、中間温領域には、緑を中心とする色相範囲(イエローの中心からシアンの中心まで)、低温領域には青を中心とする色相範囲(シアンの中心からマゼンタの中心まで)を割り当て、各領域では、各画素値に対して割り当てられた色相範囲内の色を割り当てる。 For example, as shown in FIG. 9, the hue range centered on red in the high temperature region (for example, from the center of magenta (center in the hue direction) to the center of yellow), and the hue centered on green in the intermediate temperature region. A range (from the center of yellow to the center of cyan) and a hue range centered on blue (from the center of cyan to the center of magenta) are assigned to the low temperature region, and in each region, the hue assigned to each pixel value is assigned. Assign a range of colors.
重畳部221dは、カラー画像Dhと、記憶装置3から読み出した骨格画像Dgとを、合成重みwを用いて加重加算する。
カラー画像DhはR、G、Bの信号、即ち3チャネルの信号で表されるのに対して、骨格画像Dgはグレー1チャネルの信号で表される。
骨格画像Dgはカラー画像Dhの輝度成分Dhyに加算される。The superimposing
The color image Dh is represented by R, G, B signals, that is, signals of 3 channels, whereas the skeleton image Dg is represented by signals of 1 gray channel.
The skeleton image Dg is added to the luminance component Dhy of the color image Dh.
処理の一例では、カラー画像Dhを輝度成分Dhyと、色成分例えば色差成分Dhcb、Dhcrとに変換し、輝度成分Dhyに骨格画像Dgを加算し、加算後の輝度成分Djyと、上記の色成分例えば色差成分Dhcb、Dhcrとから、R、G、Bへの逆変換を行うことで補正熱画像のR、G、B成分の値を得る。 In one example of processing, a color image Dh is converted into a brightness component Dhy and a color component such as a color difference component Dhcb or Dhcr, a skeleton image Dg is added to the brightness component Dhy, and the added brightness component Djy and the above color component are added. For example, the values of the R, G, and B components of the corrected thermal image are obtained by performing inverse conversion from the color difference components Dhcb and Dhcr to R, G, and B.
上記の骨格画像Dgの加算は下記の式で表される。
PDjy=PDhy+PDg*g*w 式(2)
式(2)で、
PDhyは、カラー画像Dhの輝度成分Dhyの値、
PDgは、骨格画像Dgの画素値、
gは、骨格画像Dgに対するゲイン、
wは、合成重み、
PDjyは、加算の結果得られる輝度成分Djyの値である。The addition of the above skeleton image Dg is expressed by the following formula.
P Djy = P Dhy + P Dg * g * w equation (2)
In equation (2)
P Dhy is the value of the luminance component Dhy of the color image Dh,
P Dg is the pixel value of the skeleton image Dg,
g is the gain for the skeleton image Dg,
w is the synthetic weight,
P Djy is a value of the luminance component Djy obtained as a result of the addition.
処理の他の例では、カラー画像DhがR、G、Bの3チャネルの信号で構成されている場合、骨格画像Dgをそれぞれのチャネルへ加算する。
この場合の加算を下記の式(3a)~(3c)で表される。
PRout=PRin+PDg*g*w 式(3a)
PGout=PGin+PDg*g*w 式(3b)
PBout=PBin+PDg*g*w 式(3b)In another example of processing, when the color image Dh is composed of signals of three channels of R, G, and B, the skeleton image Dg is added to each channel.
The addition in this case is expressed by the following equations (3a) to (3c).
P Rout = P Rin + P Dg * g * w equation (3a)
P Gout = P Gin + P Dg * g * w equation (3b)
P Bout = P Bin + P Dg * g * w equation (3b)
式(3a)~(3c)で、
PRinは、カラー画像DhのRチャネルの信号Rinの値(赤成分の値)、
PGinは、カラー画像DhのGチャネルの信号Ginの値(緑成分の値)、
PBinは、カラー画像DhのBチャネルの信号Binの値(青成分の値)、
PDgは、骨格画像Dgの画素値、
gは、骨格画像Dgに対するゲイン、
wは、合成重み、
PRoutは、加算の結果得られるRチャネルの信号Routの値(赤成分の値)、
PGoutは、加算の結果得られるGチャネルの信号Goutの値(緑成分の値)、
PBoutは、加算の結果得られるBチャネルの信号Boutの値(青成分の値)である。In equations (3a) to (3c),
P Rin is the value of the signal Rin (value of the red component) of the R channel of the color image Dh,
P Gin is the value of the signal Gin (value of the green component) of the G channel of the color image Dh,
P Bin is the value of the signal Bin of the B channel of the color image Dh (the value of the blue component),
P Dg is the pixel value of the skeleton image Dg,
g is the gain for the skeleton image Dg,
w is the synthetic weight,
P Rout is the value of the signal Rout (red component value) of the R channel obtained as a result of addition.
P Gout is the value of the signal Gout of the G channel (value of the green component) obtained as a result of the addition.
P Bout is a value (blue component value) of the signal Bout of the B channel obtained as a result of the addition.
以上が、実施の形態4に係る画像処理装置の動作の説明である。
実施の形態4でも実施の形態1と同様の効果が得られる。The above is a description of the operation of the image processing apparatus according to the fourth embodiment.
The same effect as that of the first embodiment can be obtained in the fourth embodiment.
実施の形態4ではまた、第2熱画像を着色することで生成したカラー画像の輝度成分と骨格画像Dgとを合成することとしているので、熱源を示す情報と骨格画像とを視覚的に分離することができ、熱源の視認性を向上させることができる。即ち、着色を行わずに第2熱画像Din2と骨格画像Dgとを合成した場合、第2熱画像Din2に含まれる熱源を示す情報が、骨格画像Dgに埋もれる可能性があるが、第2熱画像を着色することでそのような事態が発生するのを避けることができる。 In the fourth embodiment, the brightness component of the color image generated by coloring the second heat image and the skeleton image Dg are combined, so that the information indicating the heat source and the skeleton image are visually separated. It is possible to improve the visibility of the heat source. That is, when the second heat image Din2 and the skeleton image Dg are combined without coloring, the information indicating the heat source contained in the second heat image Din2 may be buried in the skeleton image Dg, but the second heat Coloring the image can prevent such a situation from occurring.
また、図5(a)又は(b)に示される重みテーブルを用いることで、画像の補正に当たり、第2熱画像Din2の画素値が閾値Th以下であるときには、合成重みを大きくして、骨格画像Dgによる第2熱画像Din2の補正を十分に行うとともに、第2熱画像Din2の画素値が閾値Thよりも高いときに、合成重みを小さくすることにより、骨格画像Dgが第2熱画像Din2の熱源が存在する領域に大きな割合で加算されるのを抑制し、視認性を向上させる効果がある。 Further, by using the weight table shown in FIGS. 5A or 5B, when the pixel value of the second thermal image Din2 is equal to or less than the threshold Th when the image is corrected, the composite weight is increased to increase the skeleton. The skeleton image Dg becomes the second thermal image Din2 by sufficiently correcting the second thermal image Din2 by the image Dg and reducing the composite weight when the pixel value of the second thermal image Din2 is higher than the threshold Th. It has the effect of suppressing the addition of heat to the region where the heat source exists in a large proportion and improving the visibility.
また、第2熱画像Din2の全体的な明るさ(例えば画素値の平均値)に関係なく、画素値に対する色の割り当てを固定するのではなく、第2熱画像Din2を高温領域、中間温領域、低温領域に分割した上で、それぞれの領域に対して異なる色を割り当てて着色を行うことで、画像の中で相対的に高温の箇所は常に高温色(高温に割り当てられた色)を、熱画像の中で相対的に低温の箇所は常に低温色(低温に割り当てられた色)で表現することができる。例えば、熱画像に温度オフセットが含まれる場合には、画素値に対する色の割り当てが固定されていると、低温領域に中間温を表す色が付けられる可能性があるが、そのようなことを防ぐ効果がある。 Further, regardless of the overall brightness of the second thermal image Din2 (for example, the average value of the pixel values), the color assignment to the pixel value is not fixed, but the second thermal image Din2 is in the high temperature region and the intermediate temperature region. By dividing into low temperature areas and assigning different colors to each area for coloring, relatively high temperature areas in the image are always colored with high temperature colors (colors assigned to high temperatures). In the thermal image, the relatively low temperature part can always be expressed by the low temperature color (color assigned to the low temperature). For example, if the thermal image contains a temperature offset, a fixed color assignment to the pixel values could give the cold region a color that represents intermediate temperature, but this is prevented. effective.
即ち、熱画像を色表示する場合、例えば高温の被写体は赤く、低温の被写体は青く、中間温度の被写体は緑で表示することが一般的な着色処理の一手法であるが、熱画像に温度オフセットが含まれる場合、例えば、低温から中間温までが緑で表示されてしまう可能性がある。
熱画像を、高温領域、中間温領域、低温領域に分割した上で、それぞれの領域に対して着色を行うことで、そのような事態の発生を防ぐことができる。That is, when displaying a thermal image in color, for example, it is one method of coloring processing that a high temperature subject is displayed in red, a low temperature subject is displayed in blue, and an intermediate temperature subject is displayed in green. If offsets are included, for example, low to mid-temperature can be displayed in green.
By dividing the thermal image into a high temperature region, an intermediate temperature region, and a low temperature region and coloring each region, it is possible to prevent the occurrence of such a situation.
実施の形態4では、実施の形態1と同様に、鮮明化及び骨格成分の抽出を背景画像生成部21dで行い、骨格画像を記憶装置3に記憶させ、画像補正部22dでは、記憶装置3に記憶されている骨格画像を読み出して、第2熱画像の補正に利用している。
In the fourth embodiment, as in the first embodiment, the background
実施の形態4でも、実施の形態3で説明したのと同様に、背景画像生成部21dで、鮮明化で得られた鮮明化画像Dfを記憶装置3に記憶させ、画像補正部22dでは、記憶装置3に記憶されている鮮明化画像Dfを読み出して、骨格成分を抽出することで骨格画像を生成し、生成した骨格画像を、第2熱画像の補正に用いることとしても良い。
Also in the fourth embodiment, as described in the third embodiment, the background
また、実施の形態4において、重み決定部222を省略して、一定の値の合成重みを用いた加重加算を行うこととしても良い。
Further, in the fourth embodiment, the
実施の形態5.
図10は、実施の形態5の画像処理装置2eの機能ブロック図である。
図10に示される画像処理装置2eは、図2の画像処理装置2と概して同じであるが、背景画像生成部21の代わりに、背景画像生成部21eを備える。Embodiment 5.
FIG. 10 is a functional block diagram of the
The
背景画像生成部21eは、背景画像生成部21と概して同じであるが、温度ソート部211、特徴量算出部212、解析部213、及び平均画像生成部214の代わりに、温度ソート部211e、特徴量算出部212e、解析部213e、及び平均画像生成部214eを備える。
The background
特徴量算出部212eは、複数フレームの第1熱画像Din1の各々、即ち各フレームの第1熱画像につき、明るさの指標となる特徴量Qeを算出する。
特徴量Qeとしては、各フレームの画素値の平均値、画素値の中間値、画素値の最大値又は画素値の最小値が算出される。The feature
As the feature amount Qe, the average value of the pixel values of each frame, the intermediate value of the pixel values, the maximum value of the pixel values, or the minimum value of the pixel values is calculated.
温度ソート部211eは、特徴量算出部212eで算出された特徴量Qeを受け、複数フレームの第1熱画像Din1を特徴量Qeの大きさの順位を特定する。順に並べる際は特徴量の大きい順(降順)で並べても良く、小さい順(昇順)に並べても良い。
The
温度ソート部211eはさらに、特徴量Qeの大きさの順に並べたときに中央に位置する、即ち、中間の順位を持つ第1熱画像Din1を中間画像Ddと特定する。
The
温度ソート部211eは、複数フレームの第1熱画像Din1のそれぞれの順位を示す情報Sdinを出力する。
温度ソート部211eはまた、中間画像Ddを特定する情報IDdを出力する。The
The
解析部213eは、特徴量算出部212eからそれぞれの第1熱画像の特徴量Qeを受け、温度ソート部211eから中間画像Ddを特定する情報IDdを受け、高温境界フレームFu及び低温境界フレームFlを特定する。
The
解析部213eは、中間画像Ddよりも特徴量が大きくかつ中間画像Ddとの特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDtよりも小さい第1熱画像のうちの、特徴量が最も大きい画像を高温境界フレームFuと特定する。
中間画像Ddよりも特徴量が大きくかつ特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDt以上である第1熱画像が存在しない場合には、第1熱画像のうちの特徴量が最も大きい画像が高温境界フレームFuと特定される。The
If there is no first thermal image in which the feature amount is larger than the intermediate image Dd and the difference (absolute value) of the feature amount is equal to or greater than the difference threshold FDt, the image having the largest feature amount among the first thermal images is used. It is specified as a high temperature boundary frame Fu.
解析部213eはさらに、中間画像Ddよりも特徴量が小さくかつ中間画像Ddとの特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDtよりも小さい第1熱画像のうちの、特徴量が最も小さい画像を低温境界フレームFlと特定する。
中間画像Ddよりも特徴量が小さくかつ特徴量の差分(絶対値)が差分閾値FDt以上である第1熱画像が存在しない場合には、第1熱画像のうちの特徴量が最も小さい画像が低温境界フレームFlと特定される。The
When there is no first thermal image in which the feature amount is smaller than the intermediate image Dd and the difference (absolute value) of the feature amount is equal to or larger than the difference threshold FDt, the image having the smallest feature amount among the first thermal images is used. It is specified as the low temperature boundary frame Fl.
解析部213eは、高温境界フレームFuを特定する情報IFu及び低温境界フレームFlを特定する情報IFlを出力する。
The
実施の形態1で述べたように、差分閾値FDtは、記憶装置3に記憶されていても良く、図示しないパラメータメモリに記憶されていても良い。
As described in the first embodiment, the difference threshold value FDt may be stored in the
平均画像生成部214eは、入力された第1熱画像Din1を受け、温度ソート部211eからそれぞれのフレームの第1熱画像の順位を示す情報Sdinを受け、解析部213eから、高温境界フレームFuを特定する情報IFu及び低温境界フレームFlを特定する情報IFlを受け、平均画像Deを生成する。
The average
平均画像生成部214eは、複数フレームの第1熱画像Din1のうち、高温境界フレームFuから低温境界フレームFlまでのフレーム(高温境界フレームFu及び低温境界フレームFlを含む)の画像の画素値をフレーム方向で平均して平均画像Deを生成する。
The average
平均画像Deの生成に当たり、高温境界フレームFuの特徴量よりも大きい特徴量のフレームと、低温境界フレームFlの特徴量よりも小さい特徴量のフレームとを除外することで、平均画像が、非定常的に現れる被写体、特に熱源(高温の物体)又は低温の物体による影響を受けないようにすることができる。ここで言う非定常的に現れる被写体には人が含まれる。 In generating the average image De, the average image is unsteady by excluding the frame having the feature amount larger than the feature amount of the high temperature boundary frame Fu and the frame having the feature amount smaller than the feature amount of the low temperature boundary frame Fl. It is possible to prevent the influence of a subject appearing on the surface, particularly a heat source (high temperature object) or a low temperature object. The subjects that appear non-stationarily here include people.
鮮明化部215及び骨格成分抽出部216における処理は、実施の形態1で説明したのと同じである。
The processing in the sharpening
以上のように、背景画像生成部21eは、複数フレームの第1熱画像Din1の各々について特徴量Qeを算出し、複数フレームの熱画像を、特徴量Qeの大きさの順に並べたときに中央に位置する熱画像との特徴量の差が、予め定められた閾値(差分閾値)FDtよりも小さい、複数の熱画像をフレーム方向に平均化して平均画像Deを生成し、平均画像を鮮明化した後、骨格成分を抽出することで骨格画像Dgを生成し、生成した骨格画像Dgを背景画像として記憶装置3に記憶させる。
As described above, the background
画像補正部22は実施の形態1の画像補正部22と同様のものであり、同様に動作する。
The
実施の形態5では、フレーム毎の特徴量により温度ソートを行うので処理が比較的簡単である。 In the fifth embodiment, the temperature is sorted according to the feature amount for each frame, so that the process is relatively simple.
以上説明した各実施の形態の画像処理装置には、上記した変形のほか、さらに種々の変形を加えることが可能である。
また、各実施の形態の特徴を他の実施の形態の特徴と組み合わせることも可能である。
例えば、実施の形態2を実施の形態1に対する変形として説明したが、実施の形態3に対しても同様の変形を加えることができる。
また、実施の形態5を実施の形態1に対する変形例として説明したが、実施の形態2~4に対しても同様の変形を加えることが可能である。In addition to the above-mentioned modifications, various modifications can be further added to the image processing apparatus of each embodiment described above.
It is also possible to combine the features of each embodiment with the features of other embodiments.
For example, although the second embodiment has been described as a modification to the first embodiment, the same modification can be applied to the third embodiment.
Further, although the fifth embodiment has been described as a modification to the first embodiment, the same modification can be applied to the second to fourth embodiments.
実施の形態1~5で説明した画像処理装置2、2b、2c、2d又は2eは、その一部又は全部を処理回路で構成し得る。
例えば、画像処理装置の各部分の機能をそれぞれ別個の処理回路で実現してもよいし、複数の部分の機能をまとめて一つの処理回路で実現しても良い。
処理回路は専用のハードウェアで構成されていても良くソフトウェアで、即ちプログラムされたコンピュータで構成されていても良い。
画像処理装置の各部分の機能のうち、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアで実現するようにしても良い。The
For example, the functions of each part of the image processing apparatus may be realized by separate processing circuits, or the functions of a plurality of parts may be collectively realized by one processing circuit.
The processing circuit may be composed of dedicated hardware or software, that is, a programmed computer.
Of the functions of each part of the image processing device, a part may be realized by dedicated hardware and a part may be realized by software.
図11は、単一のプロセッサを含むコンピュータ200で上記の実施の形態の各々の画像処理装置2、2b、2c、2d又は2eのすべての機能を実現する場合の構成の一例を、熱画像センサー1、記憶装置3及び表示端末4とともに示す。
FIG. 11 shows an example of a configuration in which a computer 200 including a single processor realizes all the functions of the
図示の例ではコンピュータ300は、プロセッサ310及びメモリ320を有する。
メモリ320又は記憶装置3には、画像処理装置の各部の機能を実現するためのプログラムが記憶されている。In the illustrated example, the
The
プロセッサ310は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はDSP(Digital Signal Processor)等を用いたものである。
The
メモリ320は、例えばRAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)若しくはEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)等の半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、又は光磁気ディスク等を用いたものである。
The
プロセッサ310は、メモリ320又は記憶装置3に記憶されているプログラムを実行することにより、画像処理装置の機能を実現する。プログラムが記憶装置3に記憶されている場合には、一旦メモリ320にロードした上で実行することとしても良い。
画像処理装置の機能には、上記のように表示端末4に対する表示の制御、記憶装置3に対する情報の書き込み、記憶装置3からの情報の読み出しが含まれる。The
The functions of the image processing device include control of display on the
上記の処理回路は、熱画像センサー1に付随するものであっても良い。即ち、画像処理装置2、2b、2c、2d又は2eは、熱画像センサーに付随する処理回路に実装することもできる。代わりに、画像処理装置2、2b、2c、2d又は2eを、熱画像センサー1と通信網を介して接続可能なクラウドサーバ上に実装することもできる。
また、記憶装置3はクラウド上サーバ上の記憶領域であっても良い。The above processing circuit may be attached to the
Further, the
画像処理装置及び記憶装置の少なくとも一方は、通信携帯端末、例えばスマートフォン、リモコン内に実装されたものであっても良い。
画像処理装置を備える熱画像生成システムは、家電製品に適用されるものであっても良く、その場合には、画像処理装置及び記憶装置の少なくとも一方が、HEMS(Home Energy Management System)コントローラ内に実装されたものであっても良い。At least one of the image processing device and the storage device may be mounted in a communication mobile terminal, for example, a smartphone or a remote controller.
The thermal image generation system including the image processing device may be applied to home appliances, in which case at least one of the image processing device and the storage device is contained in a HEMS (Home Energy Management System) controller. It may be implemented.
表示端末も、通信端末、例えばスマートフォン、或いはHEMS(Home Energy Management System)コントローラに実装されたものであっても良い。 The display terminal may also be mounted on a communication terminal, for example, a smartphone or a HEMS (Home Energy Management System) controller.
以上本発明の画像処理装置及び画像処理装置を備えた熱画像生成システムを説明した。上記の画像処理装置で実施される画像処理方法もまた本発明の一部を成す。上記の画像処理装置、又は画像処理方法における処理をコンピュータに実行させるプログラム及び該プログラムを記録した、コンピュータで読取可能な記録媒体もまた本発明の一部を成す。 The thermal image generation system including the image processing apparatus and the image processing apparatus of the present invention has been described above. The image processing method performed by the above image processing apparatus also forms a part of the present invention. A computer-readable recording medium on which a program and a computer-recorded program for causing a computer to perform processing in the above-mentioned image processing apparatus or image processing method also form a part of the present invention.
本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれらの実施の形態に限るものではない。 Although embodiments of the present invention have been described, the present invention is not limited to these embodiments.
1 熱画像センサー、 2,2b,2c,2d,2e 画像処理装置、 3 記憶装置、 4 表示端末、 21,21b,21c,21d,21e 背景画像生成部、 22,22b,22c,22d 画像補正部、 211,211e 温度ソート部、 212,212e 特徴算出部、 213,213e 解析部、 214,214e 平均画像生成部、 215 鮮明化部、 216 骨格成分抽出部、 217,217d 閾値生成部、 221,221d 重畳部、 222 重み決定部、 223 骨格成分抽出部、 224 着色部。 1 Thermal image sensor, 2,2b, 2c, 2d, 2e image processing device, 3 Storage device, 4 Display terminal, 21,21b, 21c, 21d, 21e Background image generation unit, 22,22b, 22c, 22d Image correction unit , 211,211e temperature sorting unit, 212,212e feature calculation unit, 213,213e analysis unit, 214,214e average image generation unit, 215 sharpening unit, 216 skeleton component extraction unit, 217,217d threshold generation unit, 221,221d Superimposition part, 222 weight determination part, 223 skeleton component extraction part, 224 coloring part.
Claims (16)
前記背景画像生成部は、
熱画像センサーが同じ視野での撮像で取得した複数フレームの第1熱画像又は前記第1熱画像から生成した複数フレームのソート画像を明るさの順に並べたときに中央に位置する中間画像を特定し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像の各々につき明るさの指標となる特徴量を算出し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像のうち、前記中間画像との前記特徴量の差が、予め定められた差分閾値よりも小さい、複数フレームの第1熱画像又はソート画像をフレーム方向に平均化して平均画像を生成し、
前記平均画像を鮮明化した後、骨格成分を抽出することで得られた骨格画像を記憶装置に記憶させ、
前記画像補正部は、
前記熱画像センサーが、前記第1熱画像と同じ視野での撮像で取得した第2熱画像に対して、前記記憶装置に記憶された前記骨格画像を用いて補正を行うことで、補正熱画像を生成する
画像処理装置。It has a background image generation unit and an image correction unit.
The background image generation unit is
Identify the intermediate image located in the center when the multi-frame first thermal image acquired by the thermal image sensor in the same field of view or the multi-frame sorted images generated from the first thermal image are arranged in order of brightness. death,
A feature amount that is an index of brightness is calculated for each of the first thermal image and the sorted image.
Of the first thermal image or the sorted image, a plurality of frames of the first thermal image or the sorted image in which the difference in the feature amount from the intermediate image is smaller than a predetermined difference threshold are averaged in the frame direction. To generate an average image,
After sharpening the average image, the skeleton image obtained by extracting the skeleton component is stored in a storage device.
The image correction unit is
The thermal image sensor corrects the second thermal image acquired by imaging in the same field as the first thermal image by using the skeleton image stored in the storage device to correct the thermal image. An image processing device that produces.
前記背景画像生成部は、
熱画像センサーが同じ視野での撮像で取得した複数フレームの第1熱画像又は前記第1熱画像から生成した複数フレームのソート画像を明るさの順に並べたときに中央に位置する中間画像を特定し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像の各々につき明るさの指標となる特徴量を算出し、
前記第1熱画像又は前記ソート画像のうち、前記中間画像との前記特徴量の差が、予め定められた差分閾値よりも小さい、複数フレームの第1熱画像又はソート画像をフレーム方向に平均化して平均画像を生成し、
前記平均画像を鮮明化することで得られた鮮明化画像を記憶装置に記憶させ、
前記画像補正部は、
前記熱画像センサーが、前記第1熱画像と同じ視野での撮像で取得した第2熱画像に対して、前記記憶装置に記憶された前記鮮明化画像から骨格成分を抽出することで得られた骨格画像を用いて補正を行うことで、補正熱画像を生成する
画像処理装置。It has a background image generation unit and an image correction unit.
The background image generation unit is
Identify the intermediate image located in the center when the multi-frame first thermal image acquired by the thermal image sensor in the same field of view or the multi-frame sorted images generated from the first thermal image are arranged in order of brightness. death,
A feature amount that is an index of brightness is calculated for each of the first thermal image and the sorted image.
Of the first thermal image or the sorted image, a plurality of frames of the first thermal image or the sorted image in which the difference in the feature amount from the intermediate image is smaller than a predetermined difference threshold are averaged in the frame direction. To generate an average image,
The sharpened image obtained by sharpening the average image is stored in a storage device, and the sharpened image is stored in a storage device.
The image correction unit is
The thermal image sensor was obtained by extracting a skeletal component from the sharpened image stored in the storage device with respect to the second thermal image acquired by imaging in the same field as the first thermal image. An image processing device that generates a corrected thermal image by performing correction using a skeletal image.
前記複数フレームの前記第1熱画像の同じ位置の画素について画素値の大きさの順位を特定し、
各々同じ順位の画素の集合により構成される複数フレームの画像を前記ソート画像として生成し、
前記ソート画像のうち、中間の順位の画素の集合により構成されるソート画像を前記中間画像と特定し、
前記複数フレームの前記ソート画像の各々について前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。The background image generation unit is
The order of the size of the pixel values is specified for the pixels at the same position in the first thermal image of the plurality of frames.
A plurality of frames of images each composed of a set of pixels having the same rank are generated as the sorted image.
Among the sorted images, the sorted image composed of a set of pixels having an intermediate rank is specified as the intermediate image.
The image processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the feature amount is calculated for each of the sorted images of the plurality of frames.
前記複数フレームの前記第1熱画像の各々について前記特徴量を算出し、
前記複数フレームの前記第1熱画像を、前記特徴量の大きさの順に並べたときに中央に位置する第1熱画像を前記中間画像と特定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。The background image generation unit is
The feature amount was calculated for each of the first thermal images of the plurality of frames.
The first or second aspect of claim 1 or 2, wherein when the first thermal image of the plurality of frames is arranged in the order of the size of the feature amount, the first thermal image located at the center is specified as the intermediate image. Image processing equipment.
前記第2熱画像と前記骨格画像とを加重加算することで前記補正熱画像を生成する
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。The image correction unit is
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the corrected thermal image is generated by weighting and adding the second thermal image and the skeleton image.
前記第2熱画像に対して前記骨格画像を用いて補正を行う際に、
前記第2熱画像の画素値が重み決定用閾値以上の値の場合に、前記第2熱画像の画素値が大きいほど、前記骨格画像に対する重み付けを小さくして前記加重加算を行う
ことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。The image correction unit is
When correcting the second thermal image using the skeleton image,
When the pixel value of the second thermal image is equal to or greater than the weight determination threshold, the larger the pixel value of the second thermal image is, the smaller the weighting of the skeleton image is and the weighting is performed. The image processing apparatus according to claim 5.
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置。The image correction unit generates a color image by coloring the second thermal image, and generates the corrected thermal image by correcting the color image using the skeleton image. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the image processing apparatus is characterized.
前記カラー画像を輝度成分画像と色成分画像とに変換し、
前記輝度成分画像と前記骨格画像とを加重加算することで補正輝度成分画像を生成し、
前記補正輝度成分画像と前記色成分画像とからカラー画像への変換を行うことで前記補正熱画像を生成する
ことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。The image correction unit is
The color image is converted into a luminance component image and a color component image, and then
A corrected luminance component image is generated by weighting and adding the luminance component image and the skeleton image.
The image processing apparatus according to claim 7, wherein the corrected thermal image is generated by converting the corrected luminance component image and the color component image into a color image.
前記第2熱画像を、画像分割用の高温閾値及び低温閾値を用いて高温領域、中間温領域、及び低温領域に分割し、それぞれの領域に対して着色を行い合成することで前記カラー画像を生成する
ことを特徴とする請求項7又は8に記載の画像処理装置。The image correction unit is
The second thermal image is divided into a high temperature region, an intermediate temperature region, and a low temperature region using a high temperature threshold value and a low temperature threshold value for image segmentation, and each region is colored and synthesized to obtain the color image. The image processing apparatus according to claim 7 or 8, wherein the image processing apparatus is generated.
前記高温領域、前記中間温領域、及び前記低温領域に互いに異なる範囲の色を割り当て、
各領域において、当該領域に割り当てられた範囲の色のうち、各画素に対して画素値に応じた色を割り当て、
前記高温領域、前記中間温領域、及び前記低温領域相互間の境界部分においては、色の変化が連続するように前記高温領域、前記中間温領域、及び前記低温領域に対する前記割り当て及び前記画素値に応じた割り当てを行う
ことを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。The image correction unit is
Assign different ranges of colors to the high temperature region, the intermediate temperature region, and the low temperature region.
In each area, out of the colors in the range assigned to the area, the color corresponding to the pixel value is assigned to each pixel.
In the high temperature region, the intermediate temperature region, and the boundary portion between the low temperature regions, the allocation and the pixel value to the high temperature region, the intermediate temperature region, and the low temperature region are set so that the color change is continuous. The image processing apparatus according to claim 9, wherein the image processing apparatus is assigned according to the requirements.
前記平均画像の画素値の平均値又は中間値に前記差分閾値を加算することで得られる値を前記高温閾値として用い、
前記平均画像の画素値の平均値又は中間値から前記差分閾値を減算することで得られる値を前記低温閾値として用いる
ことを特徴とする請求項9又は10に記載の画像処理装置。The background image generation unit is
A value obtained by adding the difference threshold value to the average value or the median value of the pixel values of the average image is used as the high temperature threshold value.
The image processing apparatus according to claim 9 or 10, wherein a value obtained by subtracting the difference threshold value from the average value or an intermediate value of the pixel values of the average image is used as the low temperature threshold value.
ことを特徴とする請求項1から11のいずれか1項に記載の画像処理装置。The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, wherein the image processing apparatus is mounted on a processing circuit attached to the thermal image sensor.
ことを特徴とする請求項1から11のいずれか1項に記載の画像処理装置。The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, wherein the image processing apparatus is mounted on a cloud server that can be connected to the thermal image sensor via a communication network.
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